nagi

关于readme中应用场景A：文本挖掘/解析模板生成与匹配 的问题

4

对于文本使用wordtag进行信息抽取后，如 生成readme中的 [作品类_实体][肯定词|是][人物类_实体][场景事件|执导][作品类_概念|电影] 对于这样的模板，我们应该如何进行对句子的匹配呢？readme中没有放实际的例子。 对于wordtag_ie中的set_schema，必须要有实体间的关系，但我们并不需要关系，word_tag也不会抽取关系。 我们如何在不涉及关系的前提下，对句子进行模板匹配，如[作品类_实体][肯定词|是][人物类_实体][场景事件|执导][作品类_概念|电影] 谢谢您

使用neo4j-admin import进行csv数据导入后，只能查询单种关系，如employee_of, industry_of等。但无法查询如您demo图片中所示的多种混合关系在一起的结果，使用相关cpyher语句也不能查询。 希望您能帮助，谢谢

[Docs]: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/docs/model_zoo/taskflow.md#%E8%AF%A6%E7%BB%86%E4%BD%BF%E7%94%A8

1

### 软件环境 ```Markdown - paddlepaddle: - paddlepaddle-gpu: - paddlenlp: ``` ### 详细描述 ```Markdown 在paddle的taskflow文档中，如标题中的url链接中的一键预测中的词性标注说明。 基于百度词法分析工具LAC 下面的标签集合的table中，人名即是PER又是nr。同理地名、机构名、时间都是有两个标签。这是怎么回事呢，预测的时候到底是预测哪个呢？ ```

when to support claude 3.7

8

**例行检查** [//]: # (方框内删除已有的空格，填 x 号) + [ ] 我已确认目前没有类似 issue + [ ] 我已确认我已升级到最新版本 + [ ] 我已完整查看过项目 README，已确定现有版本无法满足需求 + [ ] 我理解并愿意跟进此 issue，协助测试和提供反馈 + [ ] 我理解并认可上述内容，并理解项目维护者精力有限，**不遵循规则的 issue...